## ANALISIS PENGARUH HARGA KEBUTUHAN PANGAN PASAR TRADISIONAL TERHADAP INFLASI DI KOTA MAKASSAR

## ANALYSIS OF THE INFLUENCE OF MARKET FOOD NEED PRICE TRADITIONAL TOWARDS INFLATION IN THE CITY OF MAKASSAR
Andi Amran Asriadi, Firmansyah, Nailah Husain
Program Studi Agribisnis Fakultas Pertanian Universitas Muhammadiyah Makassar * Corresponding Author Email : a.amranasriadi@unismuh.ac.id

## ABSTRAK
Tujuan  dari  penelitian  ini  1).  menganalisis  perkembangan  harga  kebutuhan pangan    di  pasar  tradisional  di  Kota  Makassar.,  2).  menganalisis  pengaruh  harga bawang  merah,  harga  bawang  putih,  harga  cabai  besar,  harga  cabai  rawit,  dan  harga daging  ayam  terhadap  inflasi  di  Kota  Makassar.  Penelitian  ini  menggunakan pendekatan kuantitatif. Penelitian ini menggunakan data sekunder dari Pusat Informasi Harga  Pangan  Strategis  Nasional  (PIHPS)  pada  2018-2021.  Metode  analisis  data karya  ini  menggunakan  model  analisis  reliabilitas  dan  uji  regresi  linier  berganda dengan  menggunakan  SPSS  versi  25.  Pengujian  dilakukan  dengan  uji  asumsi  klasik seperti uji normalitas, uji autokorelasi, uji heteroskedastisitas, uji multikolinearitas, uji F-test.  (simultan)  dan  uji-t  (parsial).  Hasil  penelitian  menjelaskan  bahwa perkembangan  harga  pangan  pada  2018-2021  menunjukkan  rata-rata  tahunan  harga bawang  merah,  harga  bawang  putih,  harga  cabai,  harga  cabai  rawit  dan  harga  ayam yang  berfluktuatif.  Jadi  alasannya  adalah  musim,  masa  paceklik  yang  menyebabkan ketersediaan  pangan  berkurang  dan  sebaliknya,  ada  surplus  pada  musim  panen, sehingga harga turun. Karena memberikan efek negatif jenis variasi yang terjadi setiap komoditi  pangan.  Apabila  fluktuasi  yang  terjadi  berupa  kenaikan  nilai,  maka permintaan secara otomatis menimbulkan defisit yang mengancam kerugian komersial dan  inflasi  akan  melambat.  Hasil  penelitian  keduan  ini  juga  menunjukkan  komoditi yang meliputi harga bawang merah (X1), harga bawang putih (X2), harga cabai besar (X3),  harga  cabai  rawit  (X4),  harga  ayam  (X5).  yang  paling  berpengaruh  dan  tidak berdampak signifikan terhadap inflasi di Makassar. Karena harga-harga barang secara umum  dan  konsisten  turun  setiap  tahunnya,  maka  tingkat  harga  umum  tersebut disebabkan oleh banyaknya jumlah barang dan jenis barang yang beredar di pasaran.
Kata Kunci: Pengaruh Komoditi Pangan, Kota Makassar

## PENDAHULUAN
Inflasi merupakan fenomena
ekonomi  yang  selalu  menarik  untuk
dibahas,  terutama  karena  dampaknya yang luas terhadap perekonomian Indonesia  (Rosa  et  al.,  2019).  Inflasi
dapat  memberikan  efek  positif  atau negatif terhadap
perekonomian tergantung seberapa buruk inflasi tersebut. Inflasi adalah masalah ekonomi klasik yang menyebabkan trauma mendalam  bahkan  sampai  hari  ini. Menurut sejarah perkembangan
Indonesia,  fluktuasi  inflasi  terkadang fluktuatif  dan  persisten  (Wijayanto,
2018).  Salah  satu  kebutuhan  terpenting
dalam kehidupan manusia adalah makanan.  Namun,  karena  perubahan harga  meningkat  setiap  tahun,  makanan rentan terhadap inflasi. Inflasi
merupakan  masalah  yang  sering  terjadi di  banyak  negara,  termasuk  Indonesia. Konsep  inflasi  adalah  kenaikan  harga suatu  produk  atau  jasa  secara  terus menerus  pada  titik  waktu  tertentu
(Wulandari dan Habra,
2020).
Permasalahan terkait inflasi dan fluktuasi harga masih menjadi permasalahan klasik di berbagai wilayah Indonesia, khususnya di Kota Makassar.
Letak  Kota  Makassar  adalah  di bagian  selatan  dari  Pulau  Sulawesi.
Perkembangan  wilayah  Kota  Makassar dimulai di  sepanjang pesisir pantai  yang
berada  di  antara  dua  sungai  besar,  yaitu sungai  Jeneberang  dan  sungai  Tallo. Perbatasan Makassar bagian utara merupakan  pedalaman  yang  didiami suku Bugis sedangkan perbatasan selatan didiami oleh suku Makassar.
Perkembangan  kota  Makassar  sebagai kota  perdagangan  dan  kota  pelabuhan ditunjang  oleh  wilayah  utara.  Wilayah pedalaman membawa komoditas sumber daya  alam  ke  Makassar  untuk  dijual  ke pasar.  Bagian  barat  dari  kota  Makassar adalah  selat  Makassar  dan  terdapat sejumlah pulau kecil.
Perkembangan laju inflasi selama tahun  2018  sebesar  0,419  persen,  2019 sebesar  0,07  persen,  2020  sebesar  0,044 persen,  2021  sebesar  0,19  persen,  dan 2022  sebesar  0,52  persen.  Inflasi  inti cenderung  mengalami  naik  dan  turun setiap  tahun  berjalan.  Inflasi  tersebut terjadi  karena  adanya  kenaikan  pada golongan,  makanan,  minuman,  serta tembakau, golongan informasi, kesehatan,  jasa  keuangan,  komunikasi, serta  juga  pariwisata  (BPS  Sulawesi Selatan, 2022)
Gambar 1. Perkembangan Inflasi Kota Makassar Tahun 2018-2022 (Persen)
Sumber: BPS Sulawesi Selatan Beberapa komoditas yang mengalami kenaikan harga pada Januari- Desember  2018  antara  lain:  ikan bandeng,  emas  perhiasan,  angkutan udara, beras, telur ayam ras, bahan bakar rumah  tangga,  cabe  rawit,  ikan  teri basah,  tomat  sayur  dan  bawang  merah. Sedangkan  komoditas  yang  mengalami penurunan harga tahun januari-desember 2019  adalah:  jeruk,  papaya,  jeruk nipis/limau,  daging  ayam  ras,  kentang, kol  putih/kubis,  sawi  putih,  pembalut wanita dan gula merah.
Komoditas yang mengalami kenaikan  harga  pada  Januari-Desember 2020  antara  lain:  tarif  angkutan  udara, cabai  rawit,  ikan  bandeng/bolu,  tarif kendaraan roda 4 online, telur ayam  ras, cumi-cumi,  bawang  merah,  kangkung, tarif angkutan antarkota, minyak goreng. Sedangkan  beberapa  komoditas  yang mengalami penurunan harga pada
Januari-Desember  2021  seperti:  ikan cakalang,  emas  perhiasan,  daging  ayam ras,  labu  siam/jipang,  daun  bawang,  pir, jeruk nipis/limau, semangka, beras, susu kental  manis.    Sedangkan  Komoditas yang  memberikan  andil  inflasi  mtm antara  lain:  bawang  merah,  angkutan udara,  sewa  dan  kontrak  rumah,  tomat, ikan  layang/  ikan  benggol,  tempe,  kopi siap  saji,  air  kemasan,  telur  ayam  ras, dan beras. Sedangkan beberapa komoditas  yang  dominan  memberikan andil deflasi mtm pada Januari-
November  2022  antara  lain:  udang basah,  cabai  rawit,  cabai  merah,  jagung manis,  ikan  kembung/ikan  gembung/ ikan banyar/ikan  gembolo/  ikan aso-aso, ikan cakalang/ ikan sisik, kol putih/kubis,  daging  ayam  ras,  ikan bandeng/ikan bolu, dan minyak goreng.
Inflasi  juga  sering  digunakan untuk menggambarkan kondisi
perekonomian, mengukur kinerja perekonomian  suatu  negara  (Kristinae, 2018).  Selain  itu,  inflasi  merupakan peristiwa  dimana  harga  barang  dan  jasa meningkat  secara  terus  menerus  dalam kurun  waktu  tertentu  (Pradana,  2019). Hubungan  antara  inflasi  dan  harga pangan,  studi  sebelumnya  (Apriyadi, 2020)  menunjukkan  bahwa  daging  sapi dinyatakan  normal  pada  tahun  2017- 2019.  Di  sisi  lain,  harga  ayam  dan  telur juga  meningkat.  Berdasarkan  penelitian (Rahmanta,  Maryuni  et  al.,  2020) “Pengaruh  Harga  Pangan  Terhadap Inflasi  di  Kota  Medan”  dimana  harga cabai  merah,  beras,  bawang  putih, bawang  merah  dan  juga  cabai  rawit berpengaruh  signifikan.  terhadap  inflasi. Selain itu, penelitian (Rahmanta,
Ayu.S.F et al., 2020) menyatakan bahwa harga telur dan minyak goreng
merupakan  salah  satu  bahan  pangan yang  paling  dominan  dan  memiliki  efek jangka panjang yang menjelaskan variasi inflasi provinsi. Sumatera Selatan.
Terakhir, berdasarkan penelitian
(Yuliati,  2020)  dengan  topik  “Pengaruh Harga  Pangan  Terhadap  Inflasi  di  Kota Magelang”,  harga  cabai  merah  dan bawang  putih  berpengaruh  signifikan terhadap  inflasi.  Rahmah  dan  Hadianto
(2013)  menyelidiki  “Analisis  fluktuasi harga pangan dan pengaruhnya terhadap inflasi di Jawa Barat” yaitu perkembangan  pangan  positif  dengan trend  naik  dan  perubahan  harga  tiga bahan  pangan  yaitu  beras,  gula  dan kedelai secara signifikan. mempengaruhi perubahan  inflasi  di  negara  bagian  Jawa Barat. Penelitian Rahmanta dan
Maryunianta  (2020)  mengatakan  bahwa “Pengaruh  Harga  Pangan  Terhadap Inflasi  di  Kota  Medan”,  dimana  harga cabai merah, bawang merah, beras, cabai rawit  dan  bawang  putih  berpengaruh signifikan  terhadap  inflasi,  nilai  t- statistik  lebih  tinggi  dari  t  .  -  meja.  . Hasil analisis FEVD barang  yang paling dominan  menjelaskan  variasi  inflasi  di Kota  Medan  dari  pengaruh  terbesar hingga  terkecil  adalah  harga  cabai merah, bawang merah, beras, cabai rawit dan bawang putih.
Untuk mengetahui fluktuasi harga  masing-masing  komoditas,  perlu dilakukan  analisis  perkembangan  harga masing-masing komoditas. Analisis evolusi  harga  pangan  dilakukan  dengan menganalisis pola data. Analisis kemudian  dilanjutkan  untuk  mengetahui dampak  fluktuasi  harga  masing-masing bahan  pangan  terhadap  inflasi.  Analisis
ini dilakukan untuk mengetahui
pengaruh  yang  dominan  terhadap  inflasi pangan di Kota Makassar.
Tujuan  dari  penelitian  ini  1). menganalisis perkembangan harga kebutuhan pangan di pasar tradisional di
Kota Makassar., 2). menganalisis pengaruh  harga  bawang  merah,  harga bawang  putih,  harga  cabai  besar,  harga cabai  rawit,  dan  harga  daging  ayam terhadap  inflasi  di  Kota  Makassar. Sementara  pada  penelitian  ini,  variabel independen  yang  digunakan  adalah harga  bawang  merah,  harga  bawang putih,  harga  cabai  besar,  harga  cabai rawit,  dan  harga  daging  ayam  perlu pembuktian  dan  penjelasan  lebih  lanjut untuk  mengetahui  pengaruhnya  di  Kota Makassar.

## METODE
Penelitian ini menggunakan pendekatan  kuantitatif.  Penelitian  ini menggunakan  data  sekunder  dari  Pusat Informasi Harga Pangan Strategis
Nasional  (PIHPS).  Metode  analisis  data karya  ini  menggunakan  model  analisis reliabilitas dan uji regresi linier berganda dengan  menggunakan  SPSS  versi  25. Pengujian  dilakukan  dengan  uji  asumsi klasik seperti uji normalitas, uji
autokorelasi,  uji  heteroskedastisitas,  uji multikolinearitas,  uji  F-test.  (simultan) dan  uji-t  (parsial).    Menurut  Sujarwen (2015)  mengatakan  bahwa  analisis regresi  linier  berganda  digunakan  untuk mengetahui  pengaruh  motivasi  dan pendidikan terhadap tingkat  kemiskinan. Selain  itu,  validitas  hipotesis  yang disajikan dalam penelitian ini diverifikasi  dengan  analisis  regresi. Rumus  umum  bentuk  persamaan  regresi berganda adalah sebagai berikut:
Y = α + b1X1 + b2X2 + b3X3 +  b4X4 + b5X5+…. bnXn + e
Dimana: Y  = Variabel Terkait X  = Variabel Bebas a   = Konstanta b   = Derajat Kemiringan Regresi e  = Faktor Pengganggu (error/disturbance)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perkembangan Harga Kebutuhan Pangan  Di  Pasar  Tradisional  Di  Kota

## Makassar
Harga  pangan  berarti  tingkat harga  rata-rata  pangan  pada  tingkat nasional,  regional,  dan  global.  Harga pangan  mempengaruhi  produsen  pangan dan  konsumen.  Salah  satu  cara  untuk mendapatkan  data  dan  informasi  yang akurat tentang harga dan pasokan pangan dari  waktu  ke  waktu  adalah  dengan
metode  data  panel,  yang  diperoleh  dari waktu  ke  waktu  atau  secara  periodik (time  series)  dari  barang  yang  sama. Metode  data  panel  ini  terbukti  mampu menggambarkan dinamikaperkembangan data  dalam  kurun  waktu  yang  relatif lama.  Dashboard  Harga  Pangan  Pusat
Informasi Harga Pangan Strategis
(PIHPS)  secara  berkala  memberikan gambaran  dinamika  tren  harga  pangan dan  dapat  memprediksi  tren  harga pangan di masa mendatang. Ini membuatnya lebih mudah untuk memprediksi  tindakan  yang  diperlukan. Berikut ini terlihat pada Tabel 1 sebagai berikut:

## Tabel 1. Perkembangan Harga Kebutuhan Pangan Pasar Tradional di Kota Makassar
Tahun Bulan Harga Bawang Merah Harga Bawang Putih Harga Cabai Besar Harga Cabai Rawit Harga Daging Ayam 2018 Januari 21050 20650 25600 26150 24600 2018 Februari 21550 23650 33400 28250 25200 2018 Maret 23000 26600 37200 39150 21550 2018 April 35250 31650 47700 39050 22500 2018 Mei 34450 26400 58100 22850 28300 2018 Juni 34500 26950 55000 30650 30450 2018 Juli 25350 26400 49700 37450 32400 2018 Agustus 23200 25100 42450 20500 30700 2018 September 20800 24300 43250 14050 26700 2018 Oktober 19200 22650 31750 18350 24250 2018 November 20950 22950 29300 20300 28650 2018 Desember 29350 20950 32350 20850 32050 2019 Januari 33100 20450 33500 15500 26900 2019 Februari 28050 20750 30700 15400 22600 2019 Maret 29200 25050 33200 24300 23400 2019 April 33450 38400 24500 27250 24450 2019 Mei 34850 43650 34000 31650 27300 2019 Juni 36750 38200 38700 15950 28200 2019 Juli 30050 32200 55200 31350 23600 2019 Agustus 24700 30850 55700 46650 21050 2019 September 19950 29400 63500 41500 19250 2019 Oktober 21400 29150 80400 43750 25000 2019 November 24300 28300 76450 35600 28800 2019 Desember 29150 28600 57000 21600 29900 2020 Januari 34700 30850 41900 37000 24950 2020 Februari 42450 46150 43050 36200 23300 2020 Maret 34000 39600 61450 23050 22850 2020 April 35950 39550 46450 32600 19600 2020 Mei 51450 30450 43650 18750 21100 2020 Juni 48300 23150 38000 11100 28800 2020 Juli 32200 18650 24700 8800 27500 2020 Agustus 29150 19900 22700 8900 21750 2020 September 26550 23800 36700 10950 22900 2020 Oktober 27750 23400 44150 15400 27300 2020 November 33500 24800 57500 21500 27100
2020 Desember 31750 24700 62700 28100 26450 2021 Januari 27650 24500 60700 42050 25400 2021 Februari 27850 24850 52950 58700 23100 2021 Maret 30850 25500 47000 77150 21700 2021 April 30250 25600 47850 64200 23450 2021 Mei 26500 26850 54200 39550 28650 2021 Juni 26250 27300 57700 41500 29500 2021 Juli 25600 26450 50700 42750 23950 2021 Agustus 27100 26300 50500 17000 21950 2021 September 25300 26050 31950 11700 23250 2021 Oktober 24000 25800 28400 13900 28650 2021 November 23850 25950 24400 16950 25750 2021 Desember 23900 26100 24400 57150 24200 2022 Januari 24400 26000 26700 39650 28200 2022 Februari 25250 25700 26600 32300 28000 2022 Maret 29400 26700 37700 47700 25850 2022 April 30050 27600 35900 31950 31200 2022 Mei 30350 27150 26350 22850 36450 2022 Juni 44400 25250 33750 52200 25150 2022 Juli 53950 25850 52750 51400 25400 2022 Agustus 40100 25100 30550 36750 22900 2022 September 30100 24850 32150 32150 23150 2022 Oktober 25050 25050 19550 23550 21900 2022 November 30600 25150 13350 24650 24450 2022 Desember 35400 25100 11800 31400 23650
Sumber: Harga Pangan Pusat Informasi Harga Pangan Strategis (PIHPS), 2018-2022 Tabel  1  menyajikan  informasi
harga pangan yang menjadi penyumbang inflasi di Kota Makassar dari tahun 2018 hingga  tahun  2022.  Informasi  diperoleh secara  berkala  dari  Pusat  Informasi Strategis Harga Pangan (PIHPS),
khususnya Sulawesi  Selatan.  Pada tahun 2018-2022  dijelaskan  bahwa  harga bahan  pangan  di  atas  berfluktuasi  yaitu bervariasi  setiap  bulan.  Sujai  (2013) mengatakan  bahwa  fluktuasi  harga pangan dapat  disebabkan oleh seringnya terjadi perubahan penawaran dan
permintaan, dimana permintaan konsumen  terhadap  produk  pangan meningkat  seiring  dengan  pertumbuhan jumlah  penduduk.  Namun,  terkadang pasokan  bahan  pangan  tidak  mencukupi untuk  memenuhi  permintaan  yang  ada, yang  pada  gilirannya  menyebabkan fluktuasi  harga  komoditas.  Hal  inilah yang  menjadi  salah  satu  penyebab ketujuh  bahan  pangan  tersebut  sering mengalami  fluktuasi  inflasi  yang  pada gilirannya  turut  menyumbang  inflasi umum di Makassar.
Grafik 1. Rata-Rata Perkembangan Harga Komoditas Bahan Pangan Tahun 2018-2022
Pada grafik 1. Diatas menunjukkan bahwa rata-rata
perkembangan  harga  pangan  komoditi bawang  merah  tahun  2018  sampai  2021 menunjukkan  harga  yang  berfluktuatif, bawang  merah  tahun  2018  sebesar  Rp. 25.720  per  kg  mengalami  kenaikan  di tahun  2019-2020  sebesar  Rp.  28.745  – Rp.  35.645  per  kg,  pada  tahun  2021 mengalami penurunan sebesar Rp.
26.591  per  kg,  tahun  2022  mengalami
kenaikan sebesar Rp. 33.254 per kg. Hal
ini mengatakan bahwa penurunan produksi bawang merah pada tahun 2021 menjadi  salah  satu  penyebab  sentra budidaya  bawang  merah  Brebesi  dan Cirebon  akan  memasuki  musim  panen dan  panen  besar.,  selain  pula  perbedaan
harga bawang merah antarprovinsi masih terjadi  baik  sebelum  maupun  selama pandemi  Covid-19.  Selama  pandemi Covid-19,  harga  bawang  merah  naik hampir  di  seluruh  provinsi  Sulawesi Selatan.  Harga  bawang  merah  akan meningkat  pada  tahun  2022  karena kenaikan harga bawang merah bertepatan  dengan  musim  hujan  lebat  di beberapa daerah sehingga adanya kenaikan bawang merah  sentra Sulawesi Selatan.
Rata-rata  perkembangan  harga bawang  putih  pada  tahun  2018  sampai 2019  mengalami  kenaikan  sebesar  Rp. 24,854  – Rp. 30.417 per kg.  tahun 2020 mengalami penurunan sebesar Rp.
28.750  per  kg,  tahun  2021  mengalami
kenaikan sebesar Rp. 25.937 per kg., dan tahun 2022 mengalami penurunan sebesar  Rp.  25.791  per  kg.  Hal  ini menunjukkan bahwa penurunan produksi bawang  putih  pada  tahun  2020  masih  di atas harga kebijakan pemerintah,
penyebab tingginya harga adalah ketergantungan impor. Hal ini dikarenakan  bawang  putih  bukanlah komoditas  yang  ditanam  di  Indonesia. Rantai pasokan bawang putih lokal tidak selalu  mencukupi.  Hal  ini  mengatakan bahwa penurunan produksi bawang putih di tahun 2020 antarprovinsi masih terjadi baik  sebelum  maupun  selama  pandemi Covid-19,  atas  masih  di  atas  harga kebijakan  pemerintah,  tingginya  harga tersebut  karena  memang  ketergantungan pada impor. Sebab, bawang putih bukan jenis  komoditas  yang  bisa  ditanam di  Indonesia.  Rantai  pasokan  lokal bawang  putih  selalu  tidak  cukup  pada tahun 2022.
Rata-rata  perkembangan  harga cabai  besar  di  tahun  2018  sampai  2019 mengalami kenaikan sebesar Rp.
40.483–  Rp.  48.570  per  kg.  tahun  2020 mengalami penurunan sebesar Rp.
43.579  per  kg,  tahun  2021  mengalami
kenaikan sebesar Rp. 44.229 per kg., dan tahun 2022 mengalami penurunan
sebesar  Rp.  28.929  per  kg.    Rata-rata perkembangan harga cabai rawit di tahun 2018  sampai  2019  mengalami  kenaikan sebesar Rp. 26.466 – Rp. 29.208 per kg. Tahun  2020  mengalami  penurunan sebesar  Rp.  21.029  per  kg,  tahun  2021 mengalami  kenaikan sebesar Rp.  40.216 per  kg.,  dan  tahun  2022  mengalami penurunan  sebesar  Rp.  35.545  per  kg. Pada  tahun  2020,  penyebab  utama penurunan  cabai  besar  dan  cabai  rawit adalah  melimpahnya  cabai  tanaman utama.  Seringkali,  kegagalan  panen  di antara banyak petani cabai mengakibatkan penurunan produksi,
yang menyebabkan berkurangnya pasokan  cabai  di  pasar,  kelangkaan cabai, dan kenaikan harga yang mungkin disebabkan  oleh  musim  hujan  atau kenaikan  biaya  transportasi.  Musim tahun  atau  biaya  transportasi  yang meningkat  mungkin  menjadi  penyebab cabai  macet.  Namun,  penurunan  ini berdampak  buruk  kepada  petani  karena biaya produksi cabai telah meningkat.
Rata-rata  perkembangan  harga daging ayam di tahun 2018 sampai 2019 mengalami  kenaikan sebesar  Rp.  27.279 –  Rp.  25037  per  kg.  tahun  2020 mengalami penurunan sebesar Rp.
24.467  per  kg,  tahun  2021  mengalami
kenaikan sebesar Rp. 24.962 per kg., dan tahun 2022 mengalami kenaikan sebesar Rp.  26.358  per  kg.  Hal  ini  pada  tahun 2021  kenaikan  harga  ini  dinilai  masih wajar  karena  harga  daging  ayam  berada di  bawah  harga  acuan  terakhir  yang ditetapkan pemerintah sebesar
Rp35.000/kg  sebagaimana  Permendag No.  7  Tahun  2020.  Kenaikan  harga tersebut  karena  adanya  peningkatan permintaan  menjelang  hari  raya  yaitu. pada  akhir  2021  dan  Tahun  Baru  2022. Pada  saat  yang  sama,  harga  terendah ditemukan  di  Mamuju,  20.000  per  kg.
dan  harga  tertinggi  sebesar  Rp.  20.000 per kg.
Penelitian ini memiliki kemiripan dengan  penelitian  sebelumnya  yaitu Setiawan,  A.F.  (2015).  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa pada analisis deskriptif tahun 2011-2014 bahwa
perkembangan  harga  beras,  jagung, cabai  merah  keriting,  bawang  merah, daging  sapi  murni,  ayam  broiler  dan telur  ayam  menunjukkan  kecenderungan yang  meningkat.  Research  Lady,  K.
(2022) menjelaskan bahwa dalam
analisis  yang  dilakukan  diperoleh  hasil bahwa  perkembangan  harga  beras  di NTB meningkat secara linear. Kemudian
hasil ramalan harga beras tahun 2022 se NTB  adalah  Rp  10.509/kg,  2023  Rp 10.91  /kg,  202  Rp  11.319/kg,  2025  Rp 11.725/kg  dan  2026  Rp/kg  12.  Setelah dilakukan  uji  hipotesis  klasik  dan  uji statistik,  dengan  memperhatikan  teori ekonomi  yang  ada,  diketahui  bahwa faktor  yang  mempengaruhi  harga  beras di NTB tentunya adalah nilai tukar dolar dan  impor  beras  Indonesia.  Prastowo  et al  (2008),  selain  volume  produksi, fluktuasi  harga  kebutuhan  pokok  sangat dipengaruhi  oleh  distribusi  dari  sisi penawaran.

## Persamaan Regresi Linear Berganda
Pengujian  hipotesis  yang  digunakan dalam penelitian ini menggunakan analisis regresi linier berganda berdasarkan Uji Normalitas, Uji
Multikolinearitas,  Uji  Secara  Simultan (Uji F), Uji Secara Parsial (Uji T)

## 1. Hasil Uji Normalitas
Hasil  uji  asumsi  normalitas apakah nilai residual model berdistribusi normal  atau  tidak  dengan  menggunakan Uji  One-Sample Kolmogorov-Smirnov
Test  yang  menunjukkan  bahwa  nila signifikansi
Kolmogorov-Smirnov
sebesar 0.002 seperti terlihat  pada Tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Uji Normalitas

## Tabel  2 menjelaskan bahwa nilai
Kolmogorov-Smirnov (0,072) < α (0,05), maka dapat disimpulkan data berdistribusi  normal.  Data  residual model  distribusi  normal  dan  regresi linear berganda tingkat inflasi memenuhi asumsi normalitas.

## 2. Uji Multikolinearitas
Uji ini digunakan untuk
mengetahui  apakah  terdapat  korelasi
antar  variabel.  Untuk  mengetahui  ada atau  tidaknya  multikolinearitas  maka dapat  melihatnya  melalui  nilai  tolerance dan  nilai  lawannya  yaitu  VIF  (Variance Inflation  Factor).  Apabila  nilai  VIF  <10 dan  tolerance  >  0,1  berarti  dapat dipastikan bahwa tidak ada multikoleniaritas.  Berikut  adalah  tabel hasil  pengolahan  uji  Multikolinearitas, terlihat  pada  Tabel  3  sebagai  berikut:
Tabel 3. Hasil Uji Multikolinearitas
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) .126 1.293 X1 1.134E-05 .000 .092 .905 1.105 X2 -1.583E-05 .000 -.095 .829 1.206 X3 -6.594E-06 .000 -.106 .849 1.178 X4 1.061E-05 .000 .169 .852 1.174 X5 1.368E-05 .000 .051 .928 1.078 a. Dependent Variable: Y Tabel  3  diatas  menunjukkan bahwa masing-masing dependent varians antara  harga  bawang  merah  (X1),  harga bawang  putih  (X2),  harga  cabai  besar (X3),  harga  cabai  rawit  (X4),  harga
daging  ayam  (X5).  Hal  ini  tersebut variabel  bebas  memiliki  nilai  Toleransi VIF  <10 dan nilai  tolerance  > 0,1 untuk masing-masing variable independen sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 60 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation .89370939 Most Extreme Differences Absolute .242 Positive .242 Negative -.158 Kolmogorov-Smirnov Z 1.872 Asymp. Sig. (2-tailed) .072 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
ada  masalah  multikolinearitas  pada variabel independent.
3. Uji Secara Simultan (Uji F) Uji F digunakan untuk menunjukan  apakah  semua  variabel independen  yang  dimasukan  dalam model  regresi  berpengaruh  terhadap variabel  dependen.  Hasil  uji  F  telihat pada Tabel 4 sebagai berikut:
Tabel 4. Uji F
ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 2.049 5 .410 .470 .797 b Residual 47.124 54 .873 Total 49.173 59 a. Dependent Variable: Y b. Predictors: (Constant), X5, X3, X1, X4, X2
Tabel  4  diatas  menunjukkan bahwa nilai signifikansi F sebesar 0,470. Nilai  signifikan  F-statistik  0,470  >  0,05 sehingga  dapat  disimpulkan  Ho  akan diterima  dan  Ha  akan  ditolak,  artinya tidak  terdapat  pengaruh  secara  simultan antara  variabel  harga  bawang  merah (X1),  harga  bawang  putih  (X2),  harga cabai besar (X3), harga cabai rawit (X4), harga  daging  ayam  (X5)  terhadap variabel dependent nilai inflasi (Y).

## 4. Uji Secara Parsial (Uji T)
Uji  statistik  t  adalah  pengujian yang  dilakukan  untuk  menunjukkan
pengaruh  satu  variabel  independen secara  individual  dalam  menerangkan variasi  variabel  dependen  (Ghozali, 2018).  Uji  t  dilakukan  dengan  melihat nilai signifikansi t masing-masing variabel pada output hasil regresi dengan taraf  signifikansi  0,05  (α=  5%).  Untuk memahami  besarnya  proporsi  pengaruh variabel-variabel  bebas  terdapat  variabel terikat  dapat  terlihat  pada  Tabel  5 sebagai berikut:
Tabel 5. Uji T
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Ket, B Std. Error Beta 1  (Constant) 0.126 1.293 .098 .923 X1 1.134E-05 .000 .092 .654 .516  Tidak Signifikan X2 -1.583E-05 .000 -.095 -.646 .521  Tidak Signifikan X3 -6.594E-06 .000 -.106 -.735 .466  Tidak Signifikan
X4 1.061E-05 .000 .169 1.169 .247  Tidak Signifikan X5 1.368E-05 .000 .051 .371 .712  Tidak Signifikan
Tabel  5  diatas  menunjukkan bahwa pengujian koefisien pada variabel independent  yaitu  harga  bawang  merah (X1),  harga  bawang  putih  (X2),  harga cabai besar (X3), harga cabai rawit (X4),
harga  daging  ayam  (X5)  secara  parsial variabel  dependent  tidak  berpengaruh terhadap nilai inflasi (Y).
Berdasarkan analisis hasil aplikasi  statistika  SPSS  21  antara variabel  dependen  yaitu  inflasi  (Y) dengan  variabel  independent  harga bawang merah (X1), harga bawang putih (X2),  harga  cabai  besar  (X3),  harga cabai  rawit  (X4),  harga  daging  ayam (X5),  maka  diperoleh  suatu  model  yang dapat terlihat sebagai berikut:
Y = α + b1X1 + b2X2 + b3X3 +  b4X4 +
b5X5 + e
Y = 0.126 + 1.134X1 + -1.583X2 + -
6.594X3 +  1.061X4 + 1.368X5
Perhitungan  diatas  dapat  dijelaskan sebagai berikut:
1. Konstanta (a) sebesar 0,126
menjelaskan  konstanta  dari  nilai inflasi  (Y)  dengan  asumsi  nilai masing-masing  variabel  bebas  (X1, X2, X3, X4, dan X5) yaitu konstan.
2. Koefiensi  regresi  harga  bawang merah  (X1)  menunjukkan  bahwa
ketika  variabel  X1  meningkat  1 satuan, maka variabel  terikat Y akan naik  meningkat  sebesar  1.134  satuan dengan  asumsi  variabel  bebas  yang lain tetap.
3. Koefiensi regresi harga bawang putih (X2)  menunjukkan  bahwa  ketika variabel  X2  meningkat  1  satuan, maka  variabel  terikat  Y  akan  naik meningkat  sebesar  1.583  satuan dengan  asumsi  variabel  bebas  yang lain tetap.
4. Koefiensi  regresi  harga  cabai  besar (X3)  menunjukkan  bahwa  ketika variabel  X3  meningkat  1  satuan, maka  variabel  terikat  Y  akan  naik meningkat  sebesar  6.594  satuan dengan  asumsi  variabel  bebas  yang lain tetap.
5. Koefiensi  harga  cabai  rawit  (X4) menunjukkan  bahwa  ketika  variabel
X4  meningkat  1  satuan,  maka variabel terikat Y akan naik meningkat  sebesar  1.061 satuan dengan  asumsi  variabel  bebas  yang lain tetap.
6. Koefiensi  harga  daging  ayam  (X5) menunjukkan  bahwa  ketika  variabel
X5  meningkat  1  satuan,  maka variabel terikat Y akan naik
meningkat  sebesar  1.368  satuan dengan  asumsi  variabel  bebas  yang lain tetap.
Hasil  pengujian  terhadap  hipotesis- hipotesis dalam penelitian adalah
sebagai berikut:
1. Harga Bawang Merah (X1)
Harga  bawang  merah  pada  hasil analisis regresi data panel memiliki nilai probabilitas sebesar 0.516. Nilai ini lebih besar dari 0.05, artinya tidak berpengaruh  signifikan  dengan  arah koefisien  negatif  sehingga  hipotesis dalam penelitian ini menolak H1. Hal ini menunjukkan  bahwa  harga  bawang merah tidak berpengaruh negatif terhadap  nilai  inflasi  (Y).  Lihat  harga bawang merah 2018-2022. Harga
bawang  merah  hanya  meningkat  pada Juli 2022, rata-rata Rp 53.950/kg, karena pasokan bawang merah berkurang sementara  permintaan  meningkat,  dan pada  Agustus-September  2022  turun sekitar  Rp.  25.050  -  Rp.  Rp.  40.100  per kg  karena  pasokan  bawang  merah  yang besar  tahun  ini,  sementara  penurunan daya  beli masyarakat  menurun.  Akan mengakibatkan  penurunan  laju  nilai inflasi  karena  apabila  harga  bawang merah menurun.
2. Harga Bawang Putih (X2)
Harga  bawang  putih  pada  hasil analisis regresi data panel memiliki nilai probabilitas sebesar 0.521. Nilai ini lebih besar dari 0.05, artinya tidak berpengaruh  signifikan  dengan  arah koefisien  negatif  sehingga  hipotesis dalam penelitian ini menolak H1. Hal ini menunjukkan bahwa harga bawang putih tidak  berpengaruh  terhadap  nilai  inflasi (Y).  Lihat  harga  bawang  putih  2018- 2022. Harga putih hanya meningkat pada Februari  2022,  rata-rata  Rp  46.150/kg, karena pasokan bawang  putih berkurang pada  Maret-Agustus  2022  turun  sekitar Rp.  29.150  -  Rp.  Rp.  34.000  per  kg karena  pasokan  minimnya  produksi bawang  putih di dalam  negeri.,  Impor bawang putih diperlukan untuk menekan laju inflasi. Akan mengakibatkan penurunan  laju  nilai  inflasi  karena apabila harga bawang putih menurun.

## 3. Harga Cabai Besar (X3)
Harga  cabai  besar  pada  hasil analisis regresi data panel memiliki nilai probabilitas sebesar 0.466. Nilai ini lebih besar dari 0.05, artinya tidak
berpengaruh  signifikan  dengan  arah koefisien  negatif  sehingga  hipotesis dalam penelitian ini menolak H1. Hal ini menunjukkan bahwa harga bawang besar
tidak  berpengaruh  terhadap  nilai  inflasi (Y).  Lihat  harga  cabai  besar  2018-2022. Harga cabai besar hanya meningkat pada Maret  2020,  rata-rata  Rp  61.450/kg,
karena  pasokan  cabai  besar  berkurang pada  Agustus-Desember  2022  turun sekitar  Rp.  11.800  -  Rp.  30.550  per  kg karena jika cuaca buruk terus berlangsung, dikhawatirkan banyak
hama  penyakit  pada  pertanian  cabai.
Akan  mengakibatkan  penurunan  laju nilai  inflasi  karena  apabila  harga  cabai besar menurun.

## 4. Harga Cabai Rawit (X4)
Harga  cabai  rawit  pada  hasil analisis regresi data panel memiliki nilai probabilitas sebesar 0.247. Nilai ini lebih besar dari 0.05, artinya tidak berpengaruh  signifikan  dengan  arah koefisien  negatif  sehingga  hipotesis dalam penelitian ini menolak H1. Hal ini menunjukkan bahwa harga bawang rawit tidak  berpengaruh  terhadap  nilai  inflasi (Y).  Lihat  harga  cabai  besar  2018-2022.
Harga cabai rawit hanya meningkat pada Maret  2021  sebesar  Rp  64.200/kg, karena  pasokan  cabai  rawit  berkurang pada  Agustus-November  2022  turun sekitar  Rp.  24.650  -  Rp.  36.750  per  kg karena jika cuaca buruk terus berlangsung, dikhawatirkan banyak
hama  penyakit  pada  pertanian  cabai. Akan  mengakibatkan  penurunan  laju nilai  inflasi  karena  apabila  harga  cabai rawit menurun.

## 5. Harga Daging Ayam (X5)
Harga  daging  ayam  pada  hasil analisis regresi data panel memiliki nilai probabilitas sebesar 0.712 Nilai ini lebih besar dari 0.05, artinya tidak
berpengaruh  signifikan  dengan  arah koefisien  negatif  sehingga  hipotesis dalam penelitian ini menolak H1. Hal ini menunjukkan bahwa harga  daging  ayam tidak  berpengaruh  terhadap  nilai  inflasi (Y).  Lihat  harga  daging  ayam  2018- 2022.  Harga  daging  ayam  hanya meningkat  pada  Maret  2021  sebesar  Rp 64.200/kg,  karena  pasokan  daging  ayam berkurang pada Agustus-November 2022 turun sekitar Rp. 24.650 - Rp. 36.750 per kg karena k ekurangan suplai daging sapi di negeri  yang  berkelebihan  di  sumberdaya pendukung  untuk  memproduksi  ternak  sapi. Jadi  k enaikan  harga komoditas bisa dikatakan mengalami inflasi jika
menyebabkan harga - harga  akan  naik secara langsung , dan sebaliknya
penurunan  harga  mengalami  penurunan inflasi.
Penelitian ini memiliki persamaan dengan penelitian
sebelumnya yakni sama-sama membahas terkait  pengaruh  perubahan  harga  pada komoditas  pangan  terhadap  inflasi, Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rizaldy (2017) menyatakan bahwa harga komoditas pangan utamanya pada komoditas  bawang  merah  dan  cabai rawit  berpengaruh  pada  inflasi  di  Kota Malang.  Hal  ini  juga  diperkuat  oleh penelitian  yang  dilakukan  oleh  Yuliati dan  Hutajulu  (2020)  yang  menunjukkan bahwa  harga  komoditas  bawang  putih dan  cabai  merah  memberikan  pengaruh terhadap  inflasi  yang  terjadi  di  Kota Magelang. Hasil penelitian yang dilakukan  oleh  Rahmah  &  Hadianto (2013) menunjukkan bahwa harga
komoditas pangan memiliki
perkembangan  yang  positif  disertai dengan  tren  yang  cenderung  meningkat serta perubahan harga pada tiga komoditas  pangan  yang  di  uji  yakni beras,  gula  pasir  dan  kedelai  memiliki pengaruh  nyata  terhadap  perubahan inflasi di Provinsi Jawa Barat. Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Rahmanta
& Maryunianta (2020) juga
mengemukakan hal serupa bahwa inflasi di  Kota  Medan  dalam  jangka  pendek dipengaruhi oleh perubahan harga beras, cabai  merah,  cabai  rawit,  dan  bawang
putih pada satu dan dua bulan sebelumnya  sedangkan,  alam  jangka panjang  dipengaruhi  oleh  komoditas cabai  merah.  Pada  data  yang  disajikan pada  gambar  2  juga  dapat  dilihat  bahwa harga  komoditas  telur  ayam  dan  beras tidak  memiliki  efek  yang  cukup  besar dalam  berkontribusi  pada  lonjakan inflasi di Kota Semarang. Hal ini sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Apriyadi  &  Hutajulu  2020)  di  Provinsi D.I.Yogyakarta yang menunjukkan bahwa  menunjukkan  bahwa  lonjakan harga  daging  sapi,  ayam,  serta  telur ayam  tidak  berefek  besar  terhadap inflasi.  Berdasarkan  uraian  yang  telah dijabarkan,  peneliti  terdorong  untuk mempelajari  lebih  lanjut  apakah  ada kontribusi  yang  signifikan  terhadap inflasi  sehingga  memutuskan  untuk mengkaji terkait pengaruh harga komoditas  pangan  terhadap  inflasi  di Kota Semarang .

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian maka diambil kesimpulan sebagai berikut:
1.  Perkembangan  harga  pangan  pada
2018-2021  menunjukkan  rata-rata tahunan  harga  bawang  merah,  harga bawang  putih,  harga  cabai,  harga cabai  rawit  dan  harga  ayam  yang berfluktuatif.  Jadi  alasannya  adalah musim, masa paceklik yang menyebabkan  ketersediaan  pangan berkurang dan sebaliknya, ada surplus pada  musim  panen,  sehingga  harga turun.  Karena  memberikan  efek negatif jenis variasi yang terjadi setiap komoditi  pangan.  Apabila  fluktuasi yang  terjadi  berupa  kenaikan  nilai, maka  permintaan  secara  otomatis
menimbulkan defisit yang
mengancam  kerugian  komersial  dan inflasi akan melambat.
2.  Hasil penelitian ini juga menunjukkan
komoditi yang meliputi harga bawang merah (X1), harga bawang putih (X2), harga  cabai  besar  (X3),  harga  cabai rawit  (X4  ),  harga  ayam  (X5).  yang
paling berpengaruh dan tidak berdampak signifikan terhadap inflasi di  Makassar.  Karena  harga-harga barang  secara  umum  dan  konsisten turun  setiap  tahunnya,  maka  tingkat harga umum tersebut disebabkan oleh banyaknya  jumlah  barang  dan  jenis barang yang beredar di pasaran.

## Saran
Mengingat
potensi pasar tradisional  di  Kota  Makassar  memiliki potensi  yang  besar  dan  strategis  untuk meningkatkan perkembangan perekonomian  Sulawesi  Selatan,  maka disarankan agar pemerintah memberikan perhatian  yang  lebih  serius  terhadap pengembangan pasar tradisional di setiap daerah.

## DAFTAR PUSTAKA
Apriyadi,  R.,  &  Hutajulu,  D.  H.  (2020).
Pengaruh Harga Komoditas Pangan  Hewani  Asal  Ternak Terhadap Inflasi Di Provinsi D.I. Yogyakarta. Ecobisma  (Jurnal Ekonomi, Bisnis Dan Manajemen) , 7 (2),  52–71.  doi:
10. 36987/ ecobi. v7i2.1774.
Kristinae,  V.  (2018).  Analisis  Pengaruh Indeks Harga Konsumen Terhadap  Inflasi  (Studi  Kasus Pada  Inflasi  Kota Palangka Raya dan  Kab  .  Sampit  di  Kalimantan Tengah). JurnalAplikasi Manajemen, Ekonomi Dan Bisnis, 3(1), 1–11. Lady, K. (2022). Analisis Perkembangan Harga  Beras  Di  Provinsi  Nusa Tenggara  Barat  Tahun  2006- 2021 (Doctoral Dissertation,
Universitas Mataram).
Pradana, R. S. (2019). Kajian Perubahan Dan  Volatilitas  Harga.  JIEP-Vol. 19,  No  2,  November  2019  ISSN (P)  1412-2200  E-ISSN  2548- 1851, 19(2).
Prastowo, N.J., Yanuarti,T.,dan Depari,Y. (2008). Pengaruh
Distribusi dalam Pembentukan  Harga  Komoditas dan Implikasinya Terhadap Inflasi. Working  Paper.  Bank  Indonesia. Jakarta. Rizaldy,  D.  Z.  (2017).  Pengaruh  Harga Komoditas Pangan Terhadap Inflasi  Di  Kota  Malang  Tahun 2011-2016. Jurnal Kajian Ekonomi  Pembangunan,  15 (2),
171-183. Doi: 10.22219/JEP.V15I2.5363.
Rahmah,  L.  N.A.,  &  Hadianto,  A. (2013). Analisis  fluktuasi  harga komoditas pangan dan pengaruhnya  terhadapinflasi  di Jawa Barat (Undergraduate theses).  Faculty  of  Economics and Management, IPB University, Retrieved from: https:// repository. ipb.ac.id/handle/123456789/6710 1. Rahmanta,  R.,  &  Maryunianta,  Y. (2020). Pengaruh Harga Komoditi Pangan Terhadap Inflasi  Di  Kota  Medan. Jurnal Agrica, 13 (1), 35–44. doi: 10.31289/agrica.v13i1.3121.
Rahmanta,  Ayu.S.F,  Fadhilah,  E.  F.,  & Sitorus,  R.  S.  (2020).  Pengaruh Fluktuasi Harga Komoditas Pangan Terhadap Inflasi di Provinsi  Sumatera  Utara.  Agrica (Jurnal Agribisnis Sumatera Utara), 13(2), 81–92. Rahmanta,  &  Maryunianta,  Y.  (2020). Pengaruh Harga Komoditi Pangan Terhadap Inflasi Di Kota Medan. Agrica (Jurnal Agribisins Sumatera  Utara),  13(1),  35–44. https://doi.org/https://doi.org/10. 31289/agrica.v13i1.3121 Rahmanta,  Maryuni,  &  Anta.  (2020). Pengaruh Harga Komoditi Pangan Terhadap Inflasi Di Kota Medan. Agrica (Jurnal Agribisnis Sumatera Utara), 13(1), 35–44.
Rosa,  Y.  Del,  Agus,  I.,  &  Abdilla,
M.(2019). Pengaruh Inflasi, Kebijakan Moneter dan Pengangguran Terhadap Perekonomian  Indonesia.  Jurnal Ekonomi  Dan  Bisnis  Dharma Andalas, 21(2). Rahmah,  L.  N.  A.,  &  Hadianto,  A. (2013).  Analisis  Fluktuasi  Harga Komoditas Pangan dan Pengaruhnya  terhadap  Inflasi  di Jawa  Barat  (Institut  Pertanian Bogor). Retrieved from https://repository.ipb.ac.id/handle /123456789/67101 Setiawan,  A.  F.  (2015).  Fluktuasi  Harga Komoditas Pangan dan Dampaknya  Terhadap  Inflasi  di
Provinsi Banten.
Yuliati,  R.,  &  Hutajulu,  D.  M.  (2020).
Pengaruh Harga Komoditas Pangan  Terhadap  Inflasi. Jurnal Wira  Ekonomi  Mikroskil:  Jwem,
10 (2), 103–116.
Yuliati,  R.  (2020).  Pengaruh  Harga Komoditas Pangan Terhadap
Inflasi.  Jurnal  Wira  Ekonomi
Mikroskil : JWEM, 10, 103–116. Wijayanto,  B.  (2018).  Efek  Dinamis Gangguan Permintaan Dan Penawaran  Agregat  Terhadap Fluktuasi  Inflasi  Di  Indonesia (Dynamics  Effect  of  Aggregate Demand and Supply Disturbances  on  Inflation  in Indonesia). SSRN Electronic Journal.https://doi.org/10.2139/ss rn.324109 9